Программные шредеры бессильны против SSD-дисков

Программные шредеры бессильны против SSD-дисков

Один из краеугольных камней защиты от утечек информации - гарантированное уничтожение конфиденциальных сведений, хранящихся на жестких дисках компьютеров и ноутбуков, на финальном этапе их жизненного цикла. Программное обеспечение для очистки накопителей, позволяющее стереть данные без возможности их последующего восстановления, имеет хождение и среди индивидуальных пользователей - провести такую процедуру целесообразно, скажем, перед продажей ноутбука с Интернет-аукциона. Однако недавние исследования позволили установить, что доверять программным шредерам можно далеко не всегда.



Основная проблема состоит в том, что, образно говоря, системы гарантированного уничтожения файлов все еще живут вчерашним днем. Многие логические (и даже некоторые аппаратные) стиратели информации рассчитаны на работу с традиционными жесткими дисками типа ATA или SCSI и до сих пор не адаптированы к последним достижениям инженерной мысли в области хранения данных - к твердотельным накопителям (SSD), которые обладают принципиально иным внутренним устройством и в силу этого почти не поддаются привычным технологиям и приемам "безопасного" уничтожения объектов файловой системы.


Ученые из университета Сан-Диего (Калифорния, США) изучили надежность программных шредеров применительно к SSD-дискам, которые ввиду их малого веса все чаще применяются в качестве основных хранилищ информации в портативных компьютерах и мобильных устройствах. В коллективном исследовании, представленном на конференции Usenix FAST 11, говорится, что из-за базовых различий между обычными жесткими дисками и SSD представления пользователя о работе последних могут довольно сильно отличаться от их реального поведения. Соответственно, владелец твердотельного накопителя, который не разбирается в технических нюансах и принципах его работы, запустит традиционный уничтожитель данных и будет пребывать в блаженном неведении, искренне считая, что конфиденциальная информация безвозвратно удалена (в то время как на самом деле важные сведения останутся на носителе, и для их извлечения даже не понадобятся экспертные познания или сложные инструменты).


И действительно, для подобных опасений есть все основания: достаточно лишь ознакомиться с результатами, которые получили американские ученые, чтобы признать масштабность проблемы. Например:
- после того, как специалисты стерли файл с SSD-диска при помощи встроенного шредера из операционной системы Mac OS X, на носителе осталось 67% его содержимого.
- когда исследователи попробовали применить перезапись файла псевдослучайными последовательностями, на диске сохранилось 75% исходной информации.
- после того, как против файла была задействована технология уничтожения данных British HMG IS5, ученым удалось извлечь 58% "стертых" сведений.


Немногим лучше отработали и приемы полной зачистки всего содержимого накопителя. В одном из тестовых прогонов даже после двадцати последовательных циклов перезаписи на диске неназванного производителя все еще оставалось около 1% от исходного гигабайта данных. В ряде случаев от информации удалось избавиться после двух циклов очистки, однако каждый из них занял неподобающе много времени - от 58 до 121 часа.


Иногда для разрушения файловой системы и хранящихся на обычном НЖМД сведений применяется и аппаратная технология - размагничивание. Так как на твердотельных носителях информация записывается иным образом, нежели на обычных "винчестерах", бесполезность данного метода была очевидна изначально; однако для чистоты эксперимента ученые опробовали и его. Результат, естественно, оказался нулевым: ни один байт данных не пострадал.


Таким образом, выяснилось, что программные и некоторые аппаратные шредеры либо практически бессильны перед лицом новых технологий, либо слишком медленны в работе с ними. До тех пор, пока не будут созданы достаточно надежные и быстрые стиратели для SSD-дисков, специалисты рекомендуют оборонять хранящиеся на таких носителях конфиденциальные данные посредством шифрования. Естественно, носитель можно уничтожить физически - например, при помощи кувалды, - но столь радикальные меры приемлемы далеко не всегда.


The Register

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru